💬 Полезные NLP инструменты: Библиотека fastText

fastText - это библиотека для анализа и классификации текста.

Вот как загрузить и использовать предварительно обученные модели:

import fasttext
from huggingface_hub import hf_hub_download

model_path = hf_hub_download(repo_id="facebook/fasttext-en-vectors", filename="model.bin")
model = fasttext.load_model(model_path)
model.words

['the', 'of', 'and', 'to', 'in', 'a', 'that', 'is', ...]

len(model.words)

145940

model['bread']

array([ 4.89417791e-01, 1.60882145e-01, -2.25947708e-01, -2.94273376e-01,
-1.04577184e-01, 1.17962055e-01, 1.34821936e-01, -2.41778508e-01, ...])

В следующем примеры мы будем использовать метод ближайших соседей:

import fasttext
from huggingface_hub import hf_hub_download

model_path = hf_hub_download(repo_id="facebook/fasttext-en-nearest-neighbors", filename="model.bin")
model = fasttext.load_model(model_path)
model.get_nearest_neighbors("bread", k=5)

[(0.5641006231307983, 'butter'),
(0.48875734210014343, 'loaf'),
(0.4491206705570221, 'eat'),
(0.42444291710853577, 'food'),
(0.4229326844215393, 'cheese')]

Вот как использовать эту модель для определения языка из введенного текста:

import fasttext
from huggingface_hub import hf_hub_download

model_path = hf_hub_download(repo_id="facebook/fasttext-language-identification", filename="model.bin")
model = fasttext.load_model(model_path)
model.predict("Hello, world!")

(('__label__eng_Latn',), array([0.81148803]))

model.predict("Hello, world!", k=5)

(('__label__eng_Latn', '__label__vie_Latn', '__label__nld_Latn', '__label__pol_Latn', '__label__deu_Latn'),
array([0.61224753, 0.21323682, 0.09696738, 0.01359863, 0.01319415]))

▪Github

@data_analysis_ml